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  1. 专科计算机组成原理期末卷20套含答案

  2. 8. Intel80486是32位微处理器,Pentium是______位微处理器。 A.16    B.32    C.48    D.64 9. 设[X]补=1.x1x2x3x4,当满足______时,X > -1/2成立。 A.x1必须为1,x2x3x4至少有一个为1 B.x1必须为1,x2x3x4任意 C.x1必须为0,x2x3x4至少有一个为1 D.x1必须为0,x2x3x4任意 4. 主存储器的性能指标主要是A.______、B.______、存储周期和存储器带宽。 5. 条
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2010-03-13
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:liquan2010
  1. 本科计算机组成原理期末卷20套含答案

  2. 3.在定点运算器中,无论采用双符号位还是单符号位,必须有______,它一般用______来 实现。 A 译码电路, 与非门 ; B 编码电路, 或非门 ; C 溢出判断电路 ,异或门 ; D 移位电路, 与或非门 ; 4.某SRAM芯片,其容量为512×8位,包括电源端和接地端,该芯片引出线的最小数目 应为______。 A 23 B 25 C 50 D 19 6.指令的寻址方式有顺序和跳跃两种方式,采用跳跃寻址方式,可以实现______。 A 堆栈寻址 ; B 程序的条件转移 ; C 程序
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2010-03-13
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:liquan2010
  1. VB卷机器;小学期作品

  2. VB制作的卷机器,输入N1和N2后绘制卷积后的图形;小学期作品
  3. 所属分类:VB

    • 发布日期:2010-03-21
    • 文件大小:35840
    • 提供者:GOLDFOUNDER
  1. 本科计算机组成091001期末试题(A卷)

  2. 1、从器件角度看,计算机经历了四代变化。但从系统结构看,至今绝大多数计算机仍属于______型计算机。 A 并行 B 冯.诺依曼 C 智能 D 实时处理 2、以下各项中不属于系统软件的是______。 A 操作系统 B 数据库管理系统 C 游戏软件 D 语言处理程序 3、在机器数______中,零的表示形式是唯一的。 A 原码 B 补码 C 移码 D 反码 4、某计算机字长为32位,其存储容量为16M×32位,其地址线和数据线的总和是______。 A 16 B 32 C 64 D 56 5、
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2010-12-12
    • 文件大小:32768
    • 提供者:myhonghx
  1. 编程卓越之道 第二卷

  2. 编程卓越之道第二卷:运用底层语言思想编写高级语言代码》是《编程卓越之道》系列书的第二卷,将探讨怎样用高级语言(而非汇编语言)编程得到高效率机器代码。在书中,您可以学到如何分析编译器的输出,以便检验代码的所作所为,从而得到高质量的机器码;了解编译器为常见控制结构生成的典型机器指令,以便在编写高级语言程序时选用恰当的语句;掌握编译器将各种常量和变量类型转换成机器数据的方法,以便于使用这些数据写出又快又短的程序。 编辑推荐 《编程卓越之道第二卷:运用底层语言思想编写高级语言代码》中的理论超出了特定的
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-03-14
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:woshiduyao1314
  1. c++,线性代数,图像处理,机器学习,函数库

  2. 高质量,高度优化,可读性强,自己实现的,非常全面的c++函数库,适用于线性代数,图像处理,里面实现了向量,矩阵运算。图像卷积。线性回归,kmeans算法,svd分解,omp算法,还有boosting分类器等等。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2014-11-24
    • 文件大小:71680
    • 提供者:solarforward
  1. CNN卷积神经网络程序

  2. 机器学习代码 CNN卷积神经网络 可直接运行
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2014-12-30
    • 文件大小:15728640
    • 提供者:zb9936
  1. TensorFlow基于CIFAR10数据集的卷积神经网络CNN实现

  2. 该压缩包包括了TensorFlow基于CIFAR10数据集的卷积神经网络的代码实现,以及多个测试结果的测试图片。
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2016-12-28
    • 文件大小:494592
    • 提供者:u010099080
  1. 深层卷积神经网络实现超分辨重建,原文及翻译

  2. 深层卷积神经网络实现超分辨重建,原文及翻译 Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks CVPR2016
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-06-15
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:janehiwang
  1. 深度卷积神经网络

  2. 深度卷积神经网络
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2017-07-31
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:u010665216
  1. BAT机器学习面试1000题系列

  2. BAT机器学习面试1000题系列 1 前言 1 BAT机器学习面试1000题系列 2 1 归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度? 22 2 归一化有可能提高精度 22 3 归一化的类型 23 1)线性归一化 23 2)标准差标准化 23 3)非线性归一化 23 35. 什么是熵。机器学习 ML基础 易 27 熵的引入 27 3.1 无偏原则 29 56. 什么是卷积。深度学习 DL基础 易 38 池化,简言之,即取区域平均或最大,如下图所示(图引自cs231n) 40 随机梯度下降 4
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-03-07
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:qq_38873863
  1. 优美的机器深度学习课程信息图课程总结(全)大图

  2. 一份优美的课程笔记,吴恩达点赞的深度学习课程信息图 吴恩达在推特上展示了一份由 TessFerrandez 完成的深度学习专项课程信息图,这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。因此它不仅仅适合初学者了解深度学习,还适合机器学习从业者和研究者复习基本概念。这不仅仅是一份课程笔记,同时还是一套信息图与备忘录。下面,我们将从深度学习基础、卷积网络和循环网络三个方面介绍该笔记。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-03-12
    • 文件大小:35651584
    • 提供者:zhongrq88
  1. 机器学习入门实例数字识别完整示例

  2. 卷积神经网络的数字识别训练代码 python3.5 准确率98% 保存模型 画板手写测试 字体颜色和背景相差大就行 字体不能太细 有编译代码可以看到数字样本图片
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-03-20
    • 文件大小:7168
    • 提供者:weixin_38833526
  1. 基于CNN卷积神经网络/深度学习框架theano的人脸识别测试程序(含博客教程)

  2. 基于CNN卷积神经网络/深度学习框架theano的人脸识别测试程序,可作为在Ubuntu下学习机器学习的第一此试验吧,博客地址https://blog.csdn.net/qq_35379989/article/details/80034990
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-04-21
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:qq_35379989
  1. Python卷积实例

  2. 一段简单的卷积代码,适合初学者了解学习,本来想免费的,最低要求1分。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-06-03
    • 文件大小:5120
    • 提供者:qq_39905782
  1. 卷积神经网络综述

  2. 从1989年LeCun提出第一个真正意义上的卷积神经网络到今天为止,它已经走过了29个年头。自2012年AlexNet网络出现之后,最近6年以来,卷积神经网络得到了急速发展,在很多问题上取得了当前最好的结果,是各种深度学习技术中用途最广泛的一种。在本文中SIGAI将为大家回顾和总结卷积神经网络的整个发展过程。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-06-26
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:sigai_csdn
  1. 卷积神经网络为什么这么有效

  2. 在机器视觉和其他很多问题上,卷积神经网络取得了当前最好的效果,它的成功促使我们思考一个问题,卷积神经网络为什么会这么有效?在本文中,SIGAI将为大家分析卷积神经网络背后的奥秘。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-06-26
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:sigai_csdn
  1. 面向机器智能TensorFlow实践

  2. 面向机器智能TensorFlow实践,本书是一本*佳的TensorFlow入门指南。几位作者都来自研发一线,他们用自己的宝贵经验,结合众多高质量的代码,生动讲解TensorFlow的底层原理,并从实践角度介绍如何将两种常见模型——深度卷积网络、循环神经网络应用到图像理解和自然语言处理的典型任务中。此外,还介绍了在模型部署和编程中可用的诸多实用技巧。, 全书分为四部分,共9章。第一部分(第1~2章)讨论TensorFlow的设计模式以及选择TensorFlow作为深度学习库的优势和面临的挑战,并
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2018-07-01
    • 文件大小:25165824
    • 提供者:coloriy
  1. 卷积神经网络CNN项目:Sign Language(手势语言识别)

  2. 这是一个相对简单但又十分吸引人的机器学习项目。 在 Python 中使用卷积神经网络构造模型,可以识别手势并将其转换为机器上的文本。 该项目存储库的作者用 Tensorflow 和 Keras 共同搭建了 CNN 模型,他特别详细地说明了他是怎么创建这个项目的,以及每一步是怎么进行的。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-08-02
    • 文件大小:182452224
    • 提供者:michael_zzl
  1. 反向算法推导-卷积神经网络

  2. 在今天这篇文章中,我们将详细为大家推导卷积神经网络的反向传播算法。对于卷积层,我们将按两条路线进行推导,分别是标准的卷积运算实现,以及将卷积转化成矩阵乘法的实现。在文章的最后一节,我们将介绍具体的工程实现,即卷积神经网络的卷积层,池化层,激活函数层,损失层怎样完成反向传播功能。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-08-13
    • 文件大小:595968
    • 提供者:sigai_csdn
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